Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Команда исследователей обнаружила недостатки в безопасности нескольких популярных умных камер, которые позволяют любому желающему получить доступ к устройствам. В частности, разрабатываемые компанией Swann камеры не могут определить, авторизован ли пользователь для просмотра трансляции или нет.

Другими словами, любой пользователь мог свободно слушать и смотреть все, что передает подключенная к Сети камера.

Исследователи из Pen Test Partners сообщили, что в прошлом месяце несколько пользователей непреднамеренно получили доступ к видеопотоку других пользователей. Специалисты утверждают, что приложение Swann легко можно обмануть, заставив отобразить поток, транслируемый другой камерой.

«Нам легко удалось переключать видеопотоки с одной камеры на другую через облачную службу. Это доказывает, что доступ к камере пользователя Swann может получить любой», — пишут эксперты.

Если злоумышленники воспользуются этой брешью, тысячи конфиденциальных видео могут утечь в Сеть. Отсюда открывается прекрасный вектор для шантажа — плати мне, либо я опубликую твое частное видео.

Уязвимость существовала из-за наличия в каждой камере жестко запрограммированного серийного номера для связи с облачным сервисом. Эксплуатация этого недостатка была довольно тривиальна — стоило лишь заменить серийный номер камеры другим, чтобы получить доступ к потоку другой камеры.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru